「失敗できる練習の場」をどう作る?AIと越境学習が変える次世代OJTの可能性

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AIロープレによる「安全な基礎練習」

新しいOJTの第一歩として提案されるのが、AI(人工知能)を「24時間いつでも気兼ねなく失敗できる練習相手」として活用することです。AIとのロープレ(ロールプレイング)を繰り返すことで、客観的なフィードバックが得られ、これまで属人化しがちだった指導の質を一定に保つことが可能になります。これにより、個々の育成スピードを劇的に加速させることが期待されます。

越境学習による「社外でのリアルな実践練習」

AIで基礎を固めた後、その学びを「頭で分かっている」状態から「現場で確実に実践できる」状態へと定着させるためには、リアルな実践機会が不可欠です。本セミナーでは、通常であれば部署異動などを伴わなければ得られない「今の業務では決して経験できないポジションやアジャイルな環境」を、「社外OJT(ベンチャー企業への留学)」として提供する仕組みを解説します。

リアルな他流試合での実践は、受け身の姿勢を圧倒的な当事者意識やプロ意識へと変革させ、実務における戦略的な視座をさらに一段階引き上げることが期待されます。

エンファクトリーでは、越境学習を促進する様々なプログラムを提供しています。

越境型研修サービス一覧はこちらから確認できます。

セミナー概要

本セミナーは、AIによる「安全な基礎練習」と、越境学習による「社外でのリアルな実践練習」を日常のワークフローにどう溶け込ませ、組織に実装するのかについて、実際の企業事例を交えながら次世代の人材育成のヒントを提供します。

【こんな方におすすめ】

  • 人事・教育企画の責任者、担当者:従来のOJTに限界を感じ、基礎スキル習得からマインドセット変革までを一貫して行う「学習デザイン」を組織に実装したい方。

  • 現場の営業責任者、プレイングマネージャー:自身の業務が忙しい中で、新人が萎縮せずに何度でも失敗できる環境を作り、育成スピードと質を底上げしたい方。

  • 経営層、事業責任者:社内研修や座学だけでは社員のマインドセットが変わらないと実感しており、越境学習などの「社外でのリアルな実践の場」を通じて自律型人材を育成したい方。

【概要】

  • 日時:2026年5月26日(火)14:00-15:00

  • 参加方法:オンライン(Zoom)

  • 参加費:無料

  • 主催企業:ユームテクノロジージャパン株式会社、株式会社エンファクトリー

【登壇者】

沖本 拓也氏

ユームテクノロジージャパン株式会社 生成AIエバンジェリスト

ユームテクノロジージャパン 沖本 拓也氏

新卒以来10数年間にわたり、人財育成や組織開発といったHR領域に従事。人事制度設計、タレントマネジメントシステム導入支援、エンゲージメントサーベイ導入・運用支援などに携わってきました。2022年4月にユームテクノロジージャパン株式会社に参画し、現在は20社以上の企業の生成AI活用コンサルティング・トレーニングに従事しています。

島崎 由真氏

株式会社エンファクトリー ライフデザインユニット 副ユニット長

株式会社エンファクトリー 島崎 由真氏

企業の自律型人材育成のための越境型研修サービス「複業留学」「越境サーキット」「リーダー留学」などを通じ、社外への越境を通して人・組織が変わるきっかけを創出する「場のデザイン」を提案・支援する越境コンサルタントとして活動しています。また、人事・HR事業者による1500名のコミュニティ「One HR」の共同代表も務めています。

お申込み・詳細はこちらからご確認ください。

個人情報の取り扱いについて

お申込みいただいた個人情報は、ユームテクノロジージャパン株式会社および株式会社エンファクトリーの個人情報取り扱い規定に従い、取り扱いが行われます。詳細は下記プライバシーポリシーをご覧ください。


AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のセミナーで提案される「新しいOJTのカタチ」は、現代のビジネス環境において非常に実践的な示唆を与えます。AIロープレによる基礎力の強化は、新入社員の早期戦力化だけでなく、既存社員のスキルアップにも応用できるでしょう。さらに、ベンチャー企業への留学という越境学習は、従業員に当事者意識と戦略的視座を植え付け、組織全体のイノベーションを加速させる可能性を秘めています。これは、単なる研修に留まらず、企業の競争力向上に直結する投資となり得るため、多くの企業にとって注目すべきアプローチだと言えるでしょう。

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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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